發(fā)布時間：2018-07-16 08:15

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展、存儲規(guī)模的驟增,大型數(shù)據(jù)中心硬盤頻繁損壞導致的數(shù)據(jù)丟失給企業(yè)帶來的損失已成為不可忽視的重大問題.以往基于硬盤SMART(self-monitoring,analysis and reporting technology)屬性建立的包括應用統(tǒng)計學和機器學習等方法在內(nèi)的各種硬盤故障預測模型,雖然取得了較好的效果,但其數(shù)據(jù)采集及處理等方面均存在不足之處.基于某真實的互聯(lián)網(wǎng)大型數(shù)據(jù)中心環(huán)境,提取SMART屬性數(shù)據(jù),并提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣的方法,結(jié)合Rank Sum秩和檢驗、RAT反向安排測試、Z-Score評分3種無參統(tǒng)計學方法,對屬性進行選擇,應用CART決策樹及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2種機器學習方法,建立硬盤故障預測模型.實驗表明描述的2種硬盤故障預測模型均具有很好的性能,這是機器學習算法在實際應用場景下很好的實踐.此外,通過實驗以及對實驗的分析和解釋,得出一些有益的結(jié)論,這為下一步的研究工作奠定了基礎(chǔ).
[Abstract]:With the development of Internet and the sudden increase of storage scale, the loss of data caused by frequent damage to hard disk of large data center has become an important problem that can not be ignored. In the past, a variety of hard disk fault prediction models based on smart (self-monitoring analysis and reporting technology) attributes, including applied statistics and machine learning, have been established. Although good results have been achieved, their data acquisition and processing have some shortcomings. Based on a real Internet data center environment, smart attribute data is extracted, and a method based on neural network weight matrix is proposed. Three non-parametric statistical methods are proposed, including Rank Sum rank sum test and Rank Sum rank sum test. Two machine learning methods, cart decision tree and BP neural network, are used to establish the hard disk fault prediction model. The experiments show that the two kinds of hard disk fault prediction models have good performance, which is a good practice of machine learning algorithm in the practical application scenario. In addition, through the experiment and the analysis and explanation of the experiment, some useful conclusions are drawn, which lays the foundation for the next research work.
【作者單位】： 南開大學計算機與控制工程學院;北京奇虎科技有限公司;南開大學軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61373018;11301288) 教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃基金項目(NCET130301) 中央高�；�礎(chǔ)科研費基金項目(65141021)
【分類號】：TP333.35

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本文編號：2125798